【摘 要】
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针对现有成员推理攻击(MIA)在面向正常拟合迁移学习模型时性能较差的问题,对迁移学习模型在正常拟合情况下的MIA进行了系统的研究,设计异常样本检测获取容易受攻击的数据样本,实现对单个样本的成员推理攻击。最终,将提出的攻击方法在4种图像数据集上展开攻击验证,结果表明,所提MIA有较好的攻击性能。例如,从VGG16(用Caltech101预训练)迁移的Flowers102分类器上,所提MIA实现了83
【机 构】
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浙江工业大学网络空间安全研究院,浙江 杭州 310012;浙江工业大学信息工程学院,浙江 杭州 310012;浙江工业大学信息工程学院,浙江 杭州 310012;军事科学院系统工程研究院信息系统安全技
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针对现有成员推理攻击(MIA)在面向正常拟合迁移学习模型时性能较差的问题,对迁移学习模型在正常拟合情况下的MIA进行了系统的研究,设计异常样本检测获取容易受攻击的数据样本,实现对单个样本的成员推理攻击。最终,将提出的攻击方法在4种图像数据集上展开攻击验证,结果表明,所提MIA有较好的攻击性能。例如,从VGG16(用Caltech101预训练)迁移的Flowers102分类器上,所提MIA实现了83.15%的成员推理精确率,揭示了在迁移学习环境下,即使不访问教师模型,通过访问学生模型依然能实现对教师模
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